Хакатон в условиях пандемии: онлайн формат и решения победителей на базе машинного обучения
Мы – команда Ак Барс Цифровые Технологии (АБЦТ) – центр цифровых и инновационных решений при Ак Барс Банке. В этой статье делимся опытом проведения онлайн-хакатона в рамках марафона DigitalSuperhero.
Перед нами стояла задача – за полгода провести 6 мероприятий совместно с крупными партнерами: IT-компанией InnoSTage, бизнес-акселератором Digital SuperHero и KasperskyiHub, а также привлечь к экспертизе проектов Ассоциацию ФинТех. Предварительно мы планировали офлайн-мероприятия, но из-за пандемии пришлось уйти в онлайн. Первый майский хакатон прошел “на ура”. Второй мы провели в августе этого года.
Если бы нам в самом начале попалась на глаза статья о том, как провести хакатон в онлайн-формате, все бы было намного проще. Спойлер – читайте до конца, в завершение публикуем чек-лист онлайн-хакатона от бизнес-акселератора DigitalSuperHero, являющегося оператором всей серии всероссийского марафона онлайн-хакатонов Digital Superhero(входит в ГК «InnoSTage»)
Чем онлайн-хакатон отличается от офлайн
В начале пути основной задачей стала реорганизация расписания работы комнат, потоков, координация консультантов – кто и в какое время должен подключиться. Потом нам стало очевидно, что с такими же проблемами мы сталкивались и на офлайн-площадке. Разницы в подходе почти нет, а вот возможностей онлайн-формат предоставляет куда больше, чем сложностей.
Большой плюс, что людям не надо ехать из других регионов в Казань, это расширило географию мероприятия. Помогло сэкономить на логистике. Экспертов также не пришлось отрывать от их дел на долгое время, они могли подключится к участникам онлайн, провести консультацию и дальше заниматься своими текущими задачами. Расширение географии стало безусловным плюсом мероприятия
Если бы не случился всемирный вирусный «кризис», мы, скорее всего, даже бы не задумывались о смене классического очного 48-ми часового хакатона на онлайн-формат. Этому решению предшествовало много дискуссий, но риск провести первый онлайн-хакатон в республике оказался оправданным. Марафон онлайн-хакатонов DigitalSuperhero привлек в разы больше участников, показал серьезную экспертизу современной молодежи в ИТ-области и позволил нам получить уникальный опыт, который мы сможем масштабировать на другие проекты, возможно, и международного масштаба
Инструменты привлечения ЦА
В хакатоне приняли участие более 200 человек – 69 команд. Это ребята из Москвы, Санкт-Петербурга, Казани, Новосибирска, Самары, Екатеринбурга, Перми, Нижнего Новгорода, Уфы, Воронежа, Томска, Челябинска, Сыктывкара, Симферополя, Кемерово, Благовещенска, Куска, Улан-Удэ, а также программисты из Беларуси и Казахстана.
Набрать столько участников оказалось не так просто. Несмотря на призовой фонд в 700 тысяч рублей, сарафанным радио дело не обошлось. Нам пришлось подключать рекламу. Самым эффективным инструментом, наголову перекрывающим другие, стал таргетинг в социальных сетях. Большая часть заявок пришла оттуда, особенно из Instagram.
Хакатон длился в течение недели, и это действительно было драйвово. Онлайн-формат позволял командам работать в удобных для них условиях, в любое время суток. Мы использовали площадку Codenrock. На ней были представлены все технические консультанты, бизнес консультанты со стороны банка и организаторов, а также участники хакатона. Платформа позволяла экспертам заранее посмотреть карточку участника, всех членов команды, их компетенции и презентации. По Data Scientist мы пользовались встроенным механизмом площадки, который проводил проверку результатов проектов. Автоматически проставлялись баллы по технической части, по скорости работы, по точности прогнозирования и т.д.
Для связи и консультаций использовали Telegram. Были комнаты в ZOOM, по которым участники могли созваниваться, задавать вопросы, видеть лица друг друга и наших специалистов.
Машинное обучение для задач финтех
По направлению финтех главный приз взяла питерская команда «Первый раз» с решением по прогнозированию дефолта платежеспособности клиента по различным параметрам его финансовых операций. При проработке кейса команда использовала реальные обезличенные данные.
Решение было построено на базе машинного обучения – одной из наиболее востребованных на сегодня технологий для работы с большими объемами данных.
Задание было связано с машинным обучением. По набору параметров нужно было предсказать, сможет ли человек платить по кредиту и по предоставленным данным предположить среднюю зарплату, в итоге наше решение предсказывает целевую переменную по бинарной классификации (выйдет/не выйдет) и по показателю регресса
Как объяснил Антон, самое сложное – из сырых данных подготовить data-set. Например, заполнить пропуски, пробелы в данных. Найти, откуда взять недостающие параметры, чтобы восполнить пробелы и при этом добиться максимальной точности.
Ребята разработали веб-интерфейс для своей программы – сайт, который рассчитывает и прогнозирует необходимые вероятности. Например, вероятность просрочки по кредиту.
В программу заложили возможность дополнительного обучения модели в один клик с возможностью загружать накопленные актуальные данные по клиентам, которые после загрузки программа будет учитывать при прогнозировании, таким образом повышая точность.При этом Ак Барс Цифровые Технологии предоставил данные реальных клиентов банка, что позволило проекту работать не над абстрактной задачей, а решать реальные проблемы.
Презентацию команды и ее участников можно посмотреть здесь.
Кибербезопасность и биометрия
В направлении кибербезопасности лидером стало решение по распознаванию пользователя за его рабочим местом, предложенное командой «Черный лебедь» из Казани. Перед ребятами стояла задача создать агентское приложение для Windows, которое смогло бы распознать пользователя за рабочим местом по биометрическим данным.
Задача актуальная, сейчас многие на удаленке, да и в банках необходимо предоставлять доступ к рабочему столу только конкретных сотрудников. Однако с технической точки зрения реализовать эту идею стало крайне сложно из-за того, что работу программы на локальном компьютере мог остановить системный администратор или пользователь. В процессе исследования выяснилось, что это сделать невозможно: администратор тем или иным способом может обходить запреты и ограничения. Поэтому мы пришли к решению в виде отдельного центрального сервера
Как разъяснила Роза, программа следит за агентами, получает снимки с вебкамеры, распознает, кто находится за компьютером, и оповещает о подозрительных активностях службу безопасности. В итоге у казанцев получился легкий, простой и быстро разворачиваемый агент, содержащий при установке минимум информации.
Программисты использовали в своей работе уже реализованный в Ак Барс Банке сервис распознания клиента по биометрическим данным – Face2.
Сервис Face2 уже реализован на нескольких объектах в Татарстане, ежедневно им пользуются сотни человек. При помощи Face2 есть возможность оплачивать заказ в столовых и кафе, просто взглянув в камеру, биометрическая система контроля доступа пропускает сотрудников в частных офисах и муниципальных зданиях. Это целая экосистема, состоящая из платёжной системы, программы лояльности, системы контроля доступа на основе распознавания лиц. То есть у ребят была реальная возможность решить прикладную задачу, увеличить функционал уже готового решения. Я рад, что у них получилось
Посмотреть презентацию команды можно по ссылке.
Решения найдут применение в жизни
В каждой номинации выиграли по три команды. Хотелось бы отметить всех победителей, с каждым из них у нас будет пилотный проект. Постараемся, чтобы их решения нашли применение в жизни. В номинации «Финтех» второе место заняла команда «GlutenFree» из Казани с задачей по коллективным инвестициям в недвижимость. Третье место взяла питерская команда «while True: print(«Hello World»)», им необходимо было решить задачу сбора анкет и заявок на продукты банка через мессенджеры
В номинации «Кибербезопасность» второе и третье место достались питерской и московской командам. «MozhaykaTeam» стала второй, решив задачу по извлечению персональных данных с веб-страниц. Третье место – у команды «Net Diggers» с анализом DNS трафика в реальном времени.
Разработчики из Санкт-Петербурга стали самыми активными участниками этого этапа соревнований, взяв три номинации из шести возможных.
В итоге от онлайн-формата мы получили максимальную отдачу и позитивные эмоции. Хакатон стал отличным опытом для нас и всех участников.
Чек от оператора марафона онлайн-хакатонов Digital Superhero
1. Онлайн-платформа – база для онлайн-формата. Очень важно, чтобы она была функционально гибкой и адаптируемой под ваши цели и задачи.
2. Оператор, понимающий механику проекта и координирующий все организационные процессы. В нашем случае мы сами выступали операторами. У нас не было права на ошибку, мы набирались опыта в режиме реального времени.
3. Бюджет. В начале может показаться, что офлайн-хакатон значительно сэкономит бюджет. Но практика показала обратное. Для достойного мероприятия нужны достойные вложения.
4. Таргетинг. Знания и умения пользоваться фишками таргетированной рекламы просто необходимы для привлечения нужной целевой аудитории. В условиях пандемии мы столкнулись с тем, что все вузы, технопарки, бизнес-инкубаторы были закрыты и искать участников приходилось только в виртуальном пространстве.
5. Мессенджеры. Для модерации всего происходящего в онлайн-пространстве нам потребовалось много различных Telegram-чатов и ZOOM-учеток для общения и консультаций с командами, проведения чек-поинтов, питч-сессий. Несмотря на разницу часовых поясов (от Москвы до Владивостока), участники, эксперты и организаторы всегда были в едином коммуникационном поле.
Основные элементы организации хакатона
1. Грамотная постановка задач, дорожная карта;
2. Критерии оценки и правила проведения;
3. Попадание в целевую аудиторию;
4. Бюджет;
5. Призовой фонд;
6. Модераторы и технические эксперты для работы с командами;
7. Эксперты в жюри.
И теперь пять ключевых пункта, которые отличают онлайн-хакатон от по мнению директора по маркетингу ГК «InnoSTage»Халиловой Ксении
Безопасная онлайн-платформа для проведения мероприятия с возможностью выдержать большое число подключений. Готовность команды быстро интегрировать платформу с лендингом хакатона. Возможности брендинга и прочие мелкие нюансы. Онлайн-платформа становится интерфейсом взаимодействия с командами в том числе, от ее уровня зависит очень многое. На рынке есть несколько достойных вариантов. Мы использовали платформу CodenRock.
Тестовые «входные» задания при отборе команд сильно облегчают выбор участников и дают достаточно объективные критерии того, как сделать выбор.
Профилирование команд и работа с одиночками. Онлайн-хакатон позволяет заявиться на участие в одиночку и далее задача организатора – помочь «добрать» недостающих бойцов из таких же одиночек и сформировать команду-участника. Это можно сделать только путем личных коммуникаций с каждым участником, поэтому если у вас высокий таргет по заявкам, – готовьте на это ресурсы заранее, это занимает время.
Поддержание коммуникаций с участниками в ходе работы над задачами. Важно, чтобы команды не потеряли вовлеченность и интерес, сохранили рабочий ритм и довели решение задачи до конца. Инструменты – чаты и группы, зум-сессии.
Длительность хакатона. В онлайн-формате хакатон может проходить намного дольше, чем в офлайне. Как результат – можно получить более качественно проработанные прототипы решений.
И кстати, о мерче или промо. Если вы решили, что для онлайн-формата в этом нет необходимости, – вы ошибаетесь. Стоит уделить внимание сувенирам и отправке их почтой и различным интеграциям с доставщиками еды и т.д. Участникам приятно получить памятные подарки, промо-коды на бесплатную пиццу или кофе, а организаторам – полезно получить хороший фотоконтент с мерчем от участников и позитивные посты в соцсетях.
Опыт крутой, поздравляю. А не удобнее ли было бы использовать платформы, где уже внутри есть чаты, формат воркшопов в отдельных группах, геймификация?
Это было крутейшее мероприятие 🔥